随着OpenAI的ChatGPT的爆火，短短数月，围绕着ChatGPT的各种应用层出不穷，根据近半年的Twitter及Github趋势分析，基于1000多个抽取的存储库，博主整理了一个专门用于与ChatGPT相关的开源GitHub存储库的资源列表。这些资源包括不同编程语言代码实现、nlp知识、教程、开发框架、模型微调等丰富多样的内容，它们将有助于你更加深入地理解并运用ChatGPT技术。

本项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。用户可以向机器人提问各种问题，包括娱乐、学习、生活等方面的内容。机器人将根据其训练的知识和模型的学习能力，给出相关的回答，并尽可能地理解用户的情感和需求。聊天机

本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM）模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，以评估不同特征的重要性。最后，使用Python库中的webdriver功能实现了自动发帖，并提供了科学解释来解释比赛预测结果。

如果想在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域内脱颖而出，那么你一定不能错过 ChatGPT 的 5 大自然语言模型：LM、Transformer、GPT、RLHF 和 LLM。这些模型是 NLP 领域中最为重要的基础，涵盖了语言模型、预训练模型、生成模型等关键知识点。即使你是一个 NLP 小白，也可以轻松理解这些模型的原理和特征！所以，如果你想成为一个

通过语音转文字功能，ChatGPT 能够将用户说出的话语，立即转化为文字，并对其进行分析处理，再以文字形式作答。这样的交互方式大大提升了 ChatGPT 与用户之间的交流效率。让我们一起来学习下ChatGPT如何将语音智能转成文本吧。

项目场景：应用在Tensorflow手写汉字识别测试场景。问题描述：最近有个小伙伴们做毕业设计找到了我，他很奇怪为什么在用tensorflow进行手写汉字训练的时候，明明精度都已经达到了99%，但是测试的时候，却总是识别错误。解决方案：图像自动裁切处理。

本项目基于Movielens数据集，采用协同过滤、矩阵分解以及建立LDA主题模型等机器学习算法，旨在设计和训练一个合适的智能电影推荐模型。最终的目标是根据电影的相似性以及用户的历史行为，生成一个个性化的电影推荐列表，从而实现网站为用户提供精准电影推荐的功能。

本项目采用VGG-16网络模型，使用Kaggle开源数据集，旨在提取图片中的用户特征，最终在移动端实现对不良驾驶行为的识别功能。总的来说，项目结合了深度学习、图像处理和移动端技术，致力于实现对不良驾驶行为的智能化识别，为提升驾驶安全提供了一种创新的解决方案。

项目目标：通过爬虫技术和图像处理算法，实现对验证码图片的自动识别和准确率验证。它可以应用于需要处理大量验证码的场景，如自动化测试、数据采集等。通过训练和验证模型的过程，我们可以不断提升验证码识别的准确性和稳定性，提高验证码处理的效率。

本项目使用了从NBA官方网站获得的数据，并运用了支持向量机（SVM）模型来进行NBA常规赛和季后赛结果的预测。此外，项目还引入了相关系数法、随机森林分类法和Lasso方法，以评估不同特征的重要性。最后，使用Python库中的webdriver功能实现了自动发帖，并提供了科学解释来解释比赛预测结果。